[发明专利]一种涡轮盘蠕变疲劳寿命可靠性评估方法

说明书

本发明涉及一种涡轮盘蠕变疲劳寿命可靠性评估方法，包括步骤：S1：建立涡轮盘的有限元模型，通过有限元模拟确定涡轮盘的最危险位置；S2：根据多源不确定性因素选择随机变量，对随机变量进行抽样作为有限元模型的输入并获得有限元响应输出；S3：根据有限元模型的输入和对应的有限元响应输出构建机器学习的代理模型，在代理模型的基础上进行抽样模拟并获得输出数据；S4：根据输出数据，利用附有简化连续型包络线的蠕变疲劳损伤交互图进行寿命的可靠性评估。本发明的涡轮盘蠕变疲劳寿命可靠性评估方法，通过一定量的随机有限元模拟仿真数据构建代理模型，基于代理模型进行大规模的抽样模拟，从而减少有限元模拟次数，提高效率，节约成本。

技术领域

本发明涉及蠕变疲劳可靠性评估领域，更具体地涉及一种涡轮盘在蠕变疲劳载荷交互作用下的可靠性评估方法。

背景技术

涡轮盘是航空发动机的关键部件，在复杂的服役环境下承受着严重的蠕变疲劳载荷交互作用，蠕变疲劳交互作用已经成为限制此类结构部件寿命的关键因素；更值得关注的是由于诸多的不确定性来源如：材料属性的分散性，载荷的随机波动性，几何尺寸的不确定性等等，使得涡轮盘的服役寿命呈现出相当大的分散性特征。

为了考虑上述诸多不确定性因素所导致的寿命分散性，传统的做法是通过采用安全因子来进行保守性的设计，但是如此一来就会导致过于保守的估计结果从而造成严重的材料浪费，概率可靠性分析方法通过以概率的形式量化表征上述不确定性因素并借助有限元模拟耦合抽样技术从而获得概率寿命分布，采用合适的可靠性评估准则进行可靠性寿命设计与评估。

获得上述概率寿命分布要进行大量的有限元抽样模拟，而有限元模拟涡轮盘蠕变与疲劳损伤计算是极其耗时的，因此借助随机有限元进行上万次抽样模拟显然是成本巨大的；除此之外当下并没有很好地针对蠕变疲劳损伤交互的可靠性评估准则，这些都给涡轮盘蠕变疲劳寿命的可靠性评估带来了一系列困难。

发明内容

本发明的目的在于提供一种涡轮盘蠕变疲劳寿命可靠性评估方法，通过随机有限元模拟仿真数据构建代理模型，基于代理模型进行大规模的抽样模拟，从而减少有限元模拟次数，提高效率，节约成本。

为实现上述目的，本发明提供一种涡轮盘蠕变疲劳寿命可靠性评估方法，包括以下步骤：

S1：建立涡轮盘的三维有限元模型，并嵌入蠕变疲劳本构模型和蠕变疲劳损伤模型，通过有限元模拟确定涡轮盘的最危险位置；

S2：根据所述涡轮盘有限元模型选择随机变量，对所述随机变量进行抽样作为所述有限元模型的输入并获得有限元响应输出；

S3：根据所述有限元模型的输入和对应的有限元响应输出构建机器学习的代理模型，在代理模型的基础上进行若干次抽样模拟并获得若干组输出数据；

S4：根据步骤S3中的输出数据，利用附有简化连续型包络线的蠕变疲劳损伤交互图进行寿命的可靠性评估。

进一步地，步骤S2中所述随机变量包括物理随机变量和模型随机变量。

进一步地，所述物理随机变量包括转速、密度、弹性模量。

进一步地，所述模型随机变量包括蠕变损伤模型及疲劳损伤模型的参数。

进一步地，所述蠕变损伤模型的参数包括拟合失效应变能密度与非弹性应变能密度耗散率函数关系的模型常数和临界失效应变能密度；所述疲劳损伤模型的参数包括疲劳强度系数、疲劳延性系数、疲劳强度指数和疲劳延性指数。

进一步地，步骤S2及S3中的输出均为稳态时最危险位置处的每循环周次的蠕变损伤和疲劳损伤。

进一步地，步骤S3进一步包括：

S31：分别选择支持向量回归模型和广义回归神经网络模型作为候选代理模型，基于有限元模型的输入和有限元响应输出进行候选代理模型的训练与测试；